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371.
372.
针对城市轨道交通短时客流的非线性分布特征,本文提出一种基于变点模型、小波变换、自回归滑动平均模型(ARMA)的组合预测模型.首先,利用变点模型将车站进站客流数据划分为具有不同特征的时间段;然后,使用自相关和偏自相关分析确定时间序列的平稳性;之后,分别采用 ARMA模型与小波 ARMA组合模型对北京市某地铁站的进站量进行客流预测,并对预测结果的误差进行了比较分析.经过对比分析表明,小波 ARMA组合模型能够较好地预测出未来的短时客流,预测效果优于单一 ARMA模型,计算速度也能够满足短时预测的需求,该方法可为城市轨道交通的运营组织提供参考建议. 相似文献
373.
374.
375.
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Dong Zou Wei Hua Zhang Rui Ping Li Gui Ming Mei 《Vehicle System Dynamics: International Journal of Vehicle Mechanics and Mobility》2016,54(7):902-917
In order to investigate the damping characteristics of railway-overhead-wire systems, we propose herein an approach based on the continuous wavelet transform (CWT) and two existing formulas concerning Rayleigh damping coefficients (RDCs). In the proposed process, the displacement histories of a real catenary are first obtained by using a set of noncontact photogrammetric devices, following which an exclusive catenary damping ratio related to the first dominant modal component in the catenary response is identified through a complex Morlet CWT. Thereafter, iterative finite-element analysis is conducted to find the optimal RDCs, which involves using two related formulas and the similarity between the catenary displacements obtained by simulation and experimentation. The results of our study demonstrate that this combined approach is constructive, especially for structures with closely spaced modes, such as catenaries. For the case studied herein, the catenary modal damping ratio at 1.19?Hz is approximately 1%, and the mass and stiffness proportional Rayleigh damping coefficients are approximately 0.02845 and 0.00274, respectively. 相似文献
379.
针对某叉车柴油机齿轮室总成在常用工作转速条件下产生异响的实际问题,给出了基于连续小波变换的谱分析技术与有限元计算模态分析法相结合的方法对其异响进行分析研究。通过台架试验分析,提取了齿轮室总成异响与其激励源响应的时频相关特征,找到了引起异响的原因:齿轮室总成固有频率与柴油机宽带激励频率相吻合,产生了结构共振;通过有限元模型仿真分析,识别了不同装配条件下齿轮室总成的固有特性,确定了导致结构系统共振的薄弱环节。试验结果表明,通过增加齿轮室总成局部结构刚度,提高其固有频率,能消除齿轮室总成异响。 相似文献
380.
柴油机是舰船的主要动力装置,针对传统故障诊断方法不能有效提取柴油机故障特征和实现在线诊断的缺点,提出一种基于小波包振动谱图像的柴油机在线故障诊断新方法.该方法首先用小波包对采集到的柴油机振动信号进行分析生成小波包振动谱图;然后利用双线性内插值方法对生成的振动谱图进行数据降维,对降维后的振动谱图进行灰度共生矩阵纹理特征参数提取;最后用分类器对特征参数进行识别,完成故障诊断.将该方法应用于柴油机气门间隙的故障诊断实例中,结果表明,基于小波包振动谱图像的柴油机在线故障诊断方法能快速高效的诊断出气门间隙故障,识别准确率高达99.17%,仅耗时0.24 s,为内燃机故障在线诊断探索了一条新途径. 相似文献